神经网络中经典算法名词解释
时间: 2024-08-12 14:02:36 浏览: 41
神经网络中的经典算法主要包括以下几个:
1. **前向传播(Forward Propagation)**:这是神经网络中最基础的学习过程,输入数据从输入层通过一系列隐藏层,每个节点应用激活函数处理信号,并传递给下一层,直到最终输出层。这个过程用于预测输出。
2. **反向传播(Backpropagation)**:一种用于训练深度神经网络的优化算法,它计算出网络中每一层权重对误差的贡献,然后逆向调整这些权重,以最小化损失函数。这是一种梯度下降的方法。
3. **梯度下降(Gradient Descent)**:是一种优化算法,通过迭代更新模型参数来减小成本函数。在网络中,它沿着代价函数梯度的相反方向移动,以找到局部最优解。
4. **批量梯度下降(Batch Gradient Descent)**:一次处理整个训练集的数据,然后更新参数。这种方法收敛较慢,但计算量相对较小,适合数据集较大的情况。
5. **随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)**:每次只用一个样本来更新模型,速度快,但可能会导致震荡。通过引入动量(momentum)或小批量学习(Mini-batch Gradient Descent)可以改进其稳定性。
6. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:专为图像识别设计的神经网络,利用滤波器对输入数据进行特征提取。
7. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:适用于序列数据,它们有记忆单元,可以处理具有时间依赖性的输入。
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